| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 航拍图像绝缘子分割方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 航拍图像绝缘子表面缺陷检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 航拍绝缘子图像特点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要工作及内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 绝缘子图像的预处理 | 第15-24页 |
| 2.1 绝缘子图像预处理概述 | 第15页 |
| 2.2 图像增强 | 第15-16页 |
| 2.3 图像去噪方法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 均值滤波 | 第17-18页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第18-20页 |
| 2.3.3 高斯滤波 | 第20-21页 |
| 2.4 图像文本信息处理 | 第21-23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于KPCA和形状先验知识的绝缘子图像分割 | 第24-31页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于KPCA的形状先验模型 | 第24-27页 |
| 3.2.1 水平集 | 第24-25页 |
| 3.2.2 KPCA | 第25-27页 |
| 3.3 基于KPCA和形状先验模型的C-V模型 | 第27-28页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第28-30页 |
| 3.5 小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于RPCA的绝缘子表面缺陷检测方法 | 第31-38页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 基于RPCA的绝缘子表面缺陷检测方法 | 第31-35页 |
| 4.2.1 基于RPCA绝缘子表面缺陷检测方法步骤 | 第31页 |
| 4.2.2 图像预处理 | 第31-32页 |
| 4.2.3 绝缘子图像分割 | 第32页 |
| 4.2.4 绝缘子串再分割 | 第32页 |
| 4.2.5 RPCA训练 | 第32-35页 |
| 4.2.6 判定类别 | 第35页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第35-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-38页 |
| 第5章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |